Resumen

Las reseñas de productos en línea se están explorando en plataformas de comercio electrónico, y la extracción de información de nivel de aspecto contenida en esas reseñas tiene un gran beneficio económico. La tarea de clasificación de categorías de aspectos es una tarea básica para el análisis de sentimientos a nivel de aspecto que se ha convertido en un tema de investigación candente en el campo del procesamiento del lenguaje natural (NLP) durante las últimas décadas. En diversas plataformas de comercio electrónico, han surgido diversas reseñas de preguntas y respuestas generadas por usuarios (QA) que generalmente contienen mucha información relacionada con los aspectos de los productos. Aunque algunos investigadores han dedicado sus esfuerzos a la clasificación de categorías de aspectos para reseñas de productos tradicionales, los enfoques existentes basados en aprendizaje profundo no se pueden aplicar bien para representar las reseñas de estilo QA. Por lo tanto, proponemos un modelo de representación textual de 4 dimensiones (4D) basado en el nivel de interacción QA y nivel de

• Materias:Big Data Segmentación de líneas Tráfico de red Reconocimiento de entidad Esquema de programación
• Subjects:Big Data Line segmentation Network traffic Entity recognition Programming scheme
• Palabras claves:Reseñas de productos; Plataformas de comercio electrónico; Clasificación de categorías de aspectos; Análisis de sentimiento a nivel de aspecto; Procesamiento de lenguaje natural; Reseñas en estilo de preguntas y respuestas.
• Keywords:Product reviews; E-commerce platforms; Aspect category classification; Aspect-level sentiment analysis; Natural language processing; QA-style reviews